package com.jcxh.sg_exam.listener;

import java.util.List;
import java.util.Set;
import java.util.stream.Collectors;
import com.alibaba.excel.context.AnalysisContext;
import com.alibaba.excel.read.listener.ReadListener;
import com.alibaba.excel.util.ListUtils;
import com.alibaba.fastjson.JSON;
import com.jcxh.sg_exam.pojo.User;
import com.jcxh.sg_exam.service.UserService;
import com.jcxh.sg_exam.service.impl.UserServiceImpl;
import com.jcxh.sg_exam.utils.BCrypt;
import com.jcxh.sg_exam.utils.RedisCacheService;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;

/**
 * 模板的读取类
 *
 * @author Jiaju Zhuang
 */
// 有个很重要的点 DemoDataListener 不能被spring管理，要每次读取excel都要new,然后里面用到spring可以构造方法传进去
@Slf4j
@Transactional
public class UploadDataListener implements ReadListener<User> {
    /**
     * 每隔5条存储数据库，实际使用中可以100条，然后清理list ，方便内存回收
     */


    private static final int BATCH_COUNT = 5;
    private List<User> cachedDataList = ListUtils.newArrayListWithExpectedSize(BATCH_COUNT);

    private int successCount = 0;
    private int failureCount = 0;


    private UserService userService;
    private RedisCacheService redisCacheService;

    public UploadDataListener() {
        // 这里是demo，所以随便new一个。实际使用如果到了spring,请使用下面的有参构造函数
        userService = new UserServiceImpl();
    }

    public UploadDataListener(UserService userService, RedisCacheService redisCacheService) {
        this.userService = userService;
        this.redisCacheService = redisCacheService;
    }

    /**
     * 这个每一条数据解析都会来调用
     *
     * @param user    one row value. It is same as {@link AnalysisContext#readRowHolder()}
     * @param context
     */
    @Override
    public void invoke(User user, AnalysisContext context) {
        log.info("解析到一条数据:{}", JSON.toJSONString(user));
        cachedDataList.add(user);
        // 达到BATCH_COUNT了，需要去存储一次数据库，防止数据几万条数据在内存，容易OOM
        if (cachedDataList.size() >= BATCH_COUNT) {
            saveData();
            // 存储完成清理 list
            cachedDataList = ListUtils.newArrayListWithExpectedSize(BATCH_COUNT);
        }
    }

    /**
     * 所有数据解析完成了 都会来调用
     *
     * @param context
     */
    @Override
    public void doAfterAllAnalysed(AnalysisContext context) {
        // 这里也要保存数据，确保最后遗留的数据也存储到数据库
        saveData();
        log.info("所有数据解析完成！");
    }

    /**
     * 加上存储数据库
     */
    private void saveData() {
        // 对 cachedDataList 中的密码进行加密处理
        cachedDataList.stream().forEach(s -> {
            String salt = BCrypt.gensalt(10);
            s.setPassword(BCrypt.hashpw(s.getPassword(), salt));
        });

        // 获取 cachedDataList 中所有的身份证号
        List<String> idNumberList = cachedDataList.stream()
                .map(User::getIdNumber)
                .collect(Collectors.toList());

        // 从数据库中查询已存在的用户列表，并提取身份证号集合
        List<User> list = userService.lambdaQuery().getBaseMapper().selectList(null);
        Set<String> existingIdNumbers = list.stream()
                .map(User::getIdNumber)
                .collect(Collectors.toSet());

        List<String> duplicates = idNumberList.stream()
                .filter(s -> existingIdNumbers.contains(s))// 过滤出在 existingIdNumbers 中存在的 ID
                .collect(Collectors.toList()); // 收集结果到 List 中

        // 找出 cachedDataList 中重复的身份证号
        List<User> filteredDataList = cachedDataList.stream()
                .filter(s -> !duplicates.contains(s.getIdNumber()))
                .collect(Collectors.toMap(
                        User::getIdNumber,
                        user -> user,
                        (existing, replacement) -> existing))  // 保留第一个遇到的对象
                .values()
                .stream()
                .collect(Collectors.toList());

        // 打印日志信息
        log.info("{}条数据，开始存储数据库！", filteredDataList.size());
        // 将不重复的数据存储到数据库中
        userService.saveBatch(filteredDataList);
        for (User user : filteredDataList) {
            redisCacheService.set(user.getIdNumber(),JSON.toJSONString(user));
        }
        log.info("存储数据库成功！");
    }
}
